如何在TensorFlow-Slim中使用正则化？

Question

我想在我的代码中使用正则化。我使用slim来创建这样的conv2d：

slim.conv2d(input, 256, [1, 1], stride=1,  padding='SAME', scope='conv1')

如何为此添加正则化？ 我怎样才能用它来规范我的损失？

Answer 1

是的，只需添加参数

即可

weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.001)

或者您可以使用slim.arg_scope为多个图层设置正则化：

with slim.arg_scope([slim.conv2d],
                    padding='SAME',
                    weights_regularizer=slim.l2_regularizer(0.001)):
      net = slim.conv2d(input, 256, [1, 1], scope='conv1')
      net = slim.conv2d(net, 256, [1, 1], scope='conv2')